2019 Fiscal Year Annual Research Report
| Project Area | Non-linear Neuro-oscillology: Towards Integrative Understanding of Human Nature |
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15H05877
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
北野 勝則 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (90368001)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
北城 圭一 生理学研究所, システム脳科学研究領域, 教授 (70302601)
青柳 富誌生 京都大学, 情報学研究科, 教授 (90252486)
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| Project Period (FY) |
2015-06-29 – 2020-03-31
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| Keywords | 脳波 / 移動エントロピー / 経頭蓋磁気刺激 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
脳波などの全脳レベルの脳活動計測から、安静状態および認知活動時の脳領域間情報伝達を明らかにする研究手法として、統計的相関で定義される機能的結合による解析が主に用いられてきた。しかし、全脳レベルの情報処理機構を明らかにするには、脳領域間の単なる活動相関ではなく、活動の因果性を検出できるのが望ましい。こうした脳活動間の因果性を検出する手法を開発するとともに、それらを適用することにより、安静時や認知活動時のみならず、脳疾患患者の病変時の全脳レベル脳活動ダイナミクスを記述することを課題としてきた。因果性を検出する解析手法として、モデルを仮定しないモデルフリー手法と、脳活動ダイナミクスに関するモデルを仮定したモデルベース手法があり、この両者を併用しつつ、後者の手法を確立することを最終的な目標としてきた。このうちモデルフリー手法に関して、これまでに様々な手法が提案されているが、検出した因果性が正しいものか、その妥当性について検証する必要がある。検証可能な枠組みとして、経頭蓋磁気刺激による外部から制御可能な刺激方法を用い、刺激の有無により生じる領域間情報伝達の差を検出可能かどうかに基づき、モデルフリー手法の妥当性の検証を行なった。代表的な手法であるGranger因果性とシンボリック移動エントロピーを経頭蓋磁気刺激を適用した脳波データに適用して検証した結果、ノイズの影響に頑健であるシンボリック移動エントロピーが脳波データに関する因果性検出に適するとの結論を得た。
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| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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